Temporal trends, tumor characteristics and stage-specific survival in penile non-squamous cell carcinoma vs. squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare Cancer-specific mortality (CSM) in patients with Squamous cell carcinoma (SCC) vs. non-SCC penile cancer, since survival outcomes may differ between histological subtypes. METHODS: Within the Surveillance, Epidemiology and End Results database (2004-2016), penile cancer patients of all stages were identified. Temporal trend analyses, cumulative incidence and Kaplan-Meier plots, multivariable Cox regression and Fine and Gray competing-risks regression analyses tested for CSM differences between non-SCC vs. SCC penile cancer patients. RESULTS: Of 4,120 eligible penile cancer patients, 123 (3%) harbored non-SCC vs. 4,027 (97%) SCC. Of all non-SCC patients, 51 (41%) harbored melanomas, 42 (34%) basal cell carcinomas, 10 (8%) adenocarcinomas, eight (6.5%) skin appendage malignancies, six (5%) epithelial cell neoplasms, two (1.5%) neuroendocrine tumors, two (1.5%) lymphomas, two (1.5%) sarcomas. Stage at presentation differed between non-SCC vs. SCC. In temporal trend analyses, non-SCC diagnoses neither decreased nor increased over time (p > 0.05). After stratification according to localized, locally advanced, and metastatic stage, no CSM differences were observed between non-SCC vs. SCC, with 5-year survival rates of 11 vs 11% (p = 0.9) for localized, 33 vs. 37% (p = 0.4) for locally advanced, and 1-year survival rates of 37 vs. 53% (p = 0.9) for metastatic penile cancer, respectively. After propensity score matching for patient and tumor characteristics and additional multivariable adjustment, no CSM differences between non-SCC vs. SCC were observed. CONCLUSION: Non-SCC penile cancer is rare. Although exceptions exist, on average, non-SCC penile cancer has comparable CSM as SCC penile cancer patients, after stratification for localized, locally invasive, and metastatic disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».